[发明专利]疲劳状态判断方法、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了一种疲劳状态判断方法、电子设备及计算机可读存储介质，涉及汽车安全技术领域，该方法用于确定用户的疲劳状态，该方法包括：获取人脸图像中多个视觉特征区域的视觉特征点；基于边缘检测算法确定每个视觉特征区域的轮廓边缘，将属于每个视觉特征区域的视觉特征点移动到该视觉特征区域的轮廓边缘上；根据视觉特征点确定视觉特征参数；根据视觉特征参数确定用户是否处于疲劳状态。通过采用边缘检测算法确定特征区域的轮廓边缘，然后将特征点移动到轮廓边缘上，再根据移动后的特征点所对应的特征参数确定用户是否处于疲劳状态，该方法采用边缘检测算法对特征点进行修正，提高了特征点的准确性，从而提高了确定用户疲劳状态的准确性。

技术领域

本发明涉及汽车安全技术领域，具体涉及一种疲劳状态判断方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着社会的不断进步，汽车已经成为当今世界的主要交通工具。然而随着汽车数量上升的同时，交通事故数量也随之猛增，特别是由于驾驶员疲劳驾驶引起的交通事故频率更是不断攀升。

驾驶员疲劳驾驶状态的检测成为当今研究的热点。存在如下多种方法可以用于检测驾驶员疲劳驾驶状态。例如，通过监控驾驶员的驾驶时间长度来确定驾驶员是否处于疲劳驾驶状态，但是由于每个人的个人体质、精神状态不同，同时在驾驶期间可能更换驾驶员导致这种检测方法准确性不高。

根据生理学显示，人的疲劳状态特征反映在人的面部表情中，因此基于机器视觉特征来确定驾驶员是否处于疲劳驾驶状态是目前研究的重要方向。精确地识别用于确定驾驶员是否处于疲劳状态的人脸特征点是基于视觉特征的检测技术的重点，因为人脸特征点识别的准确性直接影响到后续对疲劳驾驶状态的确定。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种疲劳状态判断方法及装置，以解决确定疲劳驾驶状态的准确性较低的问题。

为实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种疲劳状态判断方法，该方法用于确定用户的疲劳状态，该方法可以包括：

获取人脸图像中多个视觉特征区域的视觉特征点，该人脸图像是通过当前采集用户的脸部来获得的；

基于边缘检测算法确定每个视觉特征区域的轮廓边缘，将属于每个视觉特征区域的视觉特征点移动到该视觉特征区域的轮廓边缘上；

根据视觉特征点确定视觉特征参数，该视觉特征参数用于表示视觉特征区域的轮廓形态信息；

根据视觉特征参数确定用户是否处于疲劳状态。

可选地，所述根据视觉特征点确定视觉特征参数，包括：

根据每个视觉特征区域的轮廓边缘上的视觉特征点与预先获得的平均人脸视觉特征点之间的距离，对平均人脸视觉特征点进行修正，得到修正后的视觉特征点；

根据修正后的视觉特征点确定视觉特征参数。

可选地，在所述获取人脸图像中多个视觉特征区域的视觉特征点之前，还包括：

采集用户的初始人脸图像；

采用去噪模型降低初始人脸图像的噪声，得到人脸图像，该人脸图像保留初始人脸图像的细节特征。

可选地，所述基于边缘检测算法确定每个视觉特征区域的轮廓边缘，将属于每个视觉特征区域的视觉特征点移动到该视觉特征区域的轮廓边缘上，包括：

采用边缘检测算法识别视觉特征区域的轮廓边缘；

计算视觉特征点的局部纹理值与所识别出的轮廓边缘上的每个点的局部纹理值之间的相似度；

根据相似度，将属于每个视觉特征区域的视觉特征点移动到该视觉特征区域的轮廓边缘上。